L'IA conçue pour les militaires peut aider au traitement bipolaire

Une nouvelle recherche révèle qu'une application d'apprentissage automatique conçue pour l'armée peut également être utilisée pour prédire les résultats du traitement du trouble bipolaire.

Des chercheurs de l'Université de Cincinnati (UC) ont mené l'étude médicale en utilisant l'application initialement développée pour le combat air-air. L'utilisation réussie de la logique floue basée sur la machine ouvre la possibilité d'utiliser l'IA, ou l'apprentissage automatique, pour traiter les maladies.

Dans l'étude, le Dr David Fleck, professeur agrégé à l'UC College of Medicine, et ses co-auteurs ont utilisé l'intelligence artificielle appelée «arbres génétiques flous» pour prédire comment les patients bipolaires réagiraient au lithium.

Le trouble bipolaire, décrit dans l'émission télévisée «Homeland» et dans le «Silver Linings Playbook», lauréat d'un Oscar, affecte jusqu'à six millions d'adultes aux États-Unis ou quatre pour cent de la population adulte au cours d'une année donnée.

«En psychiatrie, le traitement du trouble bipolaire est autant un art qu'une science», a déclaré Fleck.

«Les patients fluctuent entre les périodes de manie et de dépression. Les traitements changeront pendant ces périodes. Il est vraiment difficile de les traiter de manière appropriée pendant les stades de la maladie. "

Dans l'étude, les chercheurs ont trouvé le meilleur des huit modèles courants utilisés pour traiter actuellement le trouble bipolaire, prédisant qui répondrait au traitement au lithium avec une précision de 75%.

En comparaison, le modèle que les chercheurs en UC ont développé à l'aide de l'IA a prédit comment les patients répondraient au lithium 100% du temps. Encore plus impressionnant, le modèle UC a prédit la réduction réelle des symptômes maniaques après un traitement au lithium avec une précision de 92%.

Il s'avère que le même type d'intelligence artificielle qui a surpassé les pilotes de l'armée de l'air l'année dernière en simulation après simulation à la base aérienne de Wright-Patterson est également apte à prendre des décisions bénéfiques qui peuvent aider les médecins à traiter la maladie.

Les résultats apparaissent dans le journalTroubles bipolaires.

«Ce que cela montre, c'est qu'un effort financé pour l'aérospatiale change la donne dans le domaine de la médecine. Et c’est génial », a déclaré le Dr Kelly Cohen, professeur au College of Engineering and Applied Science de l’UC.

Nicholas Ernest, doctorant de Cohen, est le fondateur de la société Psibernetix, Inc., une société de développement et de consultation en intelligence artificielle.

Psibernetix travaille sur des applications telles que le combat air-air, la cybersécurité et l'analyse prédictive. L’algorithme de logique floue d’Ernest est capable de trier de vastes possibilités pour arriver aux meilleurs choix en un clin d’œil.

«Normalement, les problèmes que nos IA résolvent ont de très nombreux googolplexes de solutions possibles, effectivement infinies», a déclaré Ernest, co-auteur de l'étude.

Son équipe a développé une logique floue génétique appelée Alpha capable d'abattre des pilotes humains dans des simulations, même lorsque l'avion de l'ordinateur était intentionnellement handicapé avec une vitesse de pointe plus lente et des caractéristiques de vol moins agiles.

La prise de décision autonome en temps réel du système a abattu le colonel à la retraite de l'US Air Force Gene Lee à chaque engagement.

"Il semblait être conscient de mes intentions et réagir instantanément à mes changements de vol et à mon déploiement de missiles", a déclaré Lee l'année dernière. «Il savait comment vaincre le tir que je prenais. Il s'est déplacé instantanément entre les actions défensives et offensives selon les besoins.

L'American Institute of Aeronautics and Astronautics a honoré Cohen et Ernest cette année pour leur «avancement et application de l'intelligence artificielle à des problèmes aérospatiaux à grande échelle, significatifs et complexes».

Cohen a passé une grande partie de sa carrière à travailler avec l'IA basée sur la logique floue dans les drones. Il a utilisé un congé sabbatique de l'université d'ingénierie pour aborder le Collège de médecine de l'UC avec une idée: Et s'ils pouvaient appliquer l'étonnant pouvoir prédictif de la logique floue à un problème médical particulièrement épineux?

La médecine et l'avionique ont peu de points communs. Mais chacun implique un processus ordonné - un vaste arbre de décision - pour arriver aux meilleurs choix.

La logique floue est un système qui ne repose pas sur des définitions spécifiques mais sur des généralisations pour compenser l'incertitude ou le bruit statistique. Cette intelligence artificielle est appelée «génétique floue» car elle affine constamment sa réponse, rejetant les choix moindres d'une manière analogue aux processus génétiques de la sélection naturelle darwinienne.

Cohen compare cela à apprendre à un enfant à reconnaître une chaise. Après avoir vu quelques exemples, n'importe quel enfant peut identifier l'objet sur lequel les gens s'assoient comme chaise, quelle que soit sa forme, sa taille ou sa couleur.

«Nous n'avons pas besoin d'une grande base de données statistiques pour apprendre. Nous découvrons les choses. Nous faisons quelque chose de similaire pour imiter cela avec une logique floue », a déclaré Cohen.

Cohen a trouvé un public réceptif à Fleck, qui travaillait avec l'ancien centre de recherche en imagerie de l'UC. Après tout, qui est mieux placé pour s’attaquer à l’un des problèmes les plus difficiles de la science médicale qu’un spécialiste des fusées? Cohen, un ingénieur aérospatial, s'est senti à la hauteur de la tâche.

Ernest a déclaré que les gens ne devraient pas confondre la technologie avec ses applications. L'algorithme qu'il a développé n'est pas un être sensible comme les méchants de la franchise cinématographique «Terminator», mais simplement un outil, a-t-il dit, bien qu'il soit puissant avec des applications apparemment infinies.

La société d’Ernest a créé EVE, une IA génétique floue spécialisée dans la création d’autres IA génétiques floues. EVE a proposé un modèle prédictif pour les données des patients appelé LITHium Intelligent Agent ou LITHIA pour l'étude bipolaire.

«Ce modèle prédictif puise dans la puissance de la logique floue pour vous permettre de prendre une décision plus éclairée», a déclaré Ernest. Et contrairement à d'autres types d'IA, la logique floue peut décrire dans un langage simple pourquoi elle a fait ses choix, a-t-il déclaré.

Les chercheurs se sont associés au Dr Caleb Adler, vice-président de la recherche clinique du département de psychiatrie et de neurosciences comportementales de l'UC, pour examiner le trouble bipolaire, une maladie courante, récurrente et souvent permanente. Malgré la prévalence des troubles de l'humeur, leurs causes sont mal comprises, a déclaré Adler.

"Vraiment, c'est une boîte noire", a déclaré Adler. «Nous diagnostiquons une personne atteinte de trouble bipolaire. C’est une description de leurs symptômes. Mais cela ne veut pas dire que tout le monde a les mêmes causes sous-jacentes. »

La sélection du traitement approprié peut être tout aussi délicate.

«Au cours des 15 dernières années, il y a eu une explosion de traitements pour la manie. Nous avons plus d'options. Mais nous ne savons pas qui va répondre à quoi », a déclaré Adler. «Si nous pouvions prédire qui répondrait le mieux au traitement, vous économiseriez du temps et des conséquences.»

Avec des soins appropriés, le trouble bipolaire est une maladie chronique gérable pour les patients dont la vie peut revenir à la normale, a-t-il déclaré.

La nouvelle étude de UC, financée en partie par une subvention du National Institute of Mental Health, a identifié 20 patients à qui on a prescrit du lithium pendant huit semaines pour traiter un épisode maniaque. Quinze des 20 patients ont bien répondu au traitement.

L'algorithme a utilisé une analyse de deux types de scintigraphies cérébrales de patients, entre autres données, pour prédire avec une précision de 100% quels patients ont bien répondu et lesquels n'ont pas répondu. Et l'algorithme a également prédit la réduction des symptômes à huit semaines, un exploit rendu encore plus impressionnant par le fait que seules des données biologiques objectives ont été utilisées pour la prédiction plutôt que des opinions subjectives de médecins expérimentés.

Source: Université de Cincinnati